计算机视觉研究院

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提升精度 | 新的小样本学习算法提升物体识别精度(附论文地址)

事实证明,深度学习在大量标记数据的学习中是非常有效的。很少有shot learning,相反,试图学习只有少数标签数据。

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谷歌开源NLP模型可视化工具LIT,模型训练不再「黑箱」

近日,Google 研究人员发布了一款语言可解释性工具 (Language Interpretability Tool, LIT),这是一个开源平台,用于可视化...

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又一新框架 | 无监督图像转换任务新境界(附论文代码)

2020 IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recogniti...

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腾讯优图——分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本(附论文代码)

今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术!(链接:腾讯优图 | 分...

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2020最新文本综述:从浅层到深度学习(附PDF下载)

文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功,过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法,数据集和评估指标,从而需要对这些内容进行全面...

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深度学习框架OneFlow的并行特色(附框架源码和教程)

在之前,“计算机视觉研究院”已经详细分享了OneFlow深度学习框架基础结构以及分析了分布式子训练的特点,今天我们就简单说说OneFlow的并行特色。

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腾讯优图 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本

今天我们“计算机视觉研究院”先给大家讲讲什么是“知识蒸馏”,下一期我们再来深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。

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最新深度学习框架——OneFlow:新分布式训练(附源代码)

随着深度学习的发展,用户越来越依赖 GPU 或者其他加速器进行大规模运算。人工智能(Artificial Intelligence)需要更优秀的软件来释放硬件的...

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OneFlow | 新深度学习框架后浪(附源代码)

随着深度学习的发展,用户越来越依赖 GPU 或者其他加速器进行大规模运算。人工智能(Artificial Intelligence)需要更优秀的软件来释放硬件的...

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OneFlow快速上手教程

如果你希望通过编译源码安装 OneFlow,可以参考 OneFlow源码仓库的 README,在编译 OneFlow 源码之前,强烈推荐先阅读 Troubles...

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Local GAN | 局部稀疏注意层+新损失函数(文末免费送书活动)

生成对抗网络在建模和生成自然图像方面取得了重大进展。转置的卷积层是基本的体系结构组件,因为它们捕获了空间不变性,这是自然图像的关键属性。中心局限性是卷积无法对复...

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最高最快最小目标检测模型 | 可收缩且高效的目标检测(附源码下载)

模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择,并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。

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实践 | 目前最快精度最高检测框架(EfficientDet)

项目链接:https://github.com/signatrix/efficientdet

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动态RCNN | 动态训练实现高质量目标检测(附源码)

模型采用动态K-max pooling取出得分top-k的特征值,能处理不同长度的句子,并在句子中归纳出一个特征图,可以捕捉短和长期的关系。并且该模型不依赖解析...

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高斯YoloV3目标检测(文中供源码链接)

在目标检测中,实时性和精确性的trade-off至关重要,YOLOv3是目前为止在这方面做得比较好的算法。通过高斯分布的特性,改进YOLOv3使得网络能够输出每...

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深度分析NVIDIA A100显卡架构(附论文&源码下载)

基于安培体系结构的NVIDIA A100 GPU是为了从其许多新的体系结构特征和优化中提供尽可能多的AI和HPC计算能力而设计的。在台积电7nm N7 Fin...

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英伟达A100 Tensor Core GPU架构深度讲解

HPC已经超越了运行计算密集型应用的超级计算机,如天气预报、油气勘探和金融建模。今天,数以百万计的NVIDIA GPU正在加速运行在云数据中心、服务器、边缘系...

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ECCV2020 | Unsupervised Batch Normalization

BN的理解,其实一句话就是:对于每个隐层神经元,把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布,使得非...

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VC R-CNN | 无监督的视觉常识特征学习(附源码)

最近CVPR不是在线直播,我关注了下,发现一篇很有意思的paper。让我想到在研究生有做过类似的算法——因果关系。今天我们看看这位作者是怎么处理的。

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